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Resumen de Avances en localización discreta (advances in discrete location)

Sergio García Quiles Árbol académico

  • Esta tesis trata dos modelos de Localización Discreta que tienen gran interés hoy en día: el Problema de Localización de Concentradores con Asignación Múltiple y Sin Capacidades (Uncapacitated Multiple Allocation Hub Location Problem, UMAHLP) y el Problema de Localización de Plantas Simple con Orden (Simple Plant Location Problem with Order, SPLPO), El UMAHLP tiene aplicaciones a campos como el reparto de correo postal, el tráfico aéreo o las telecomunicaciones, mientras que el SPLPO generaliza el ampliamente conocido Problema de Localización de Plantas Simple (Simple Plant Location Problem, SPLP) teniendo en consideración las preferencias de los clientes, algo de gran importancia para tener modelos más precisos y realistas.

    Esta tesis se divide en seis capítulos y tres partes: transfondo matemático (Capítulo 1), localización de concentradores (Capítulos 2 y 3) y localización con preferencias (Capítulos 4,5 y 6).

    Comienza con un capítulo de preliminares que introduce conceptos básicos de programación matemática así como la notación que se empleará a lo largo de texto (teoría poliédrica, cortes de Chvátal-Gomory, el problema de empaquetamiento de conjuntos...).

    La parte sobre localización de concentradores está dividida en dos capítulos.

    El Capítulo 2 es una revisión de problemas de localización de concentradores.

    En primer lugar, se introduce los diferentes tipos de problemas de localización de concentradores y se enumera las principales contribuciones en la literatura a este campo. Después, se centra en la formulación del UMAHLP: se describe cómo ha evolucionado la formulación inicial de este problema hasta que se obtiene la más ajustada en la actualidad. Esta última formulación constituye la base del siguiente capítulo.

    En el Capítulo 3, se resuelve el UMAHLP mediante un algoritmo exacto basado en una técnica de ascenso dual. Para empezar, se formula el problema dual;

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